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王小川等主编 著

图书标签:

• Python
• 量化投资
• 金融工程
• 投资策略
• 数据分析
• 机器学习
• 时间序列
• 风险管理
• 股票
• 期货

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121338571

商品编码：27485952013

出版时间：2018-04-01

作  者:王小川 等 主编 定  价:99 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年04月01日 页  数:408 装  帧:平装 ISBN:9787121338571 ●第1章 准备工作
●1.1 Python的安装与设置
●1.2 常见的Python库
●第2章 Python基础介绍
●2.1 Python学习准备
●2.2 Python语法基础
●2.2.1 常量与变量
●2.2.2 数与字符串
●2.2.3 数据类
●2.2.4 标识符
●2.2.5 对象
●2.2.6 行与缩进
●2.2.7 注释
●2.3 Python运算符与表达式
●2.3.1 算数运算符
●2.3.2 比较运算符
●2.3.3 逻辑运算符
●2.3.4 Python中的优先级
●2.4 Python中的控制流
●2.4.1 控制流的功能
●部分目录

内容简介

王小川等主编的《Python与量化投资(从基础到实战)》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及不错定制策略等。
本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接等
王小川 等 主编 王小川，华创证券研究所金融工程不错分析师，靠前知名MATLAB、Python培训专家，MATLABSKY创始人之一，人大经济论坛CDA课程Python品牌讲师。从事量化投资相关的工作，承担了部分高校的统计课程教学任务，长期研究机器学习在统计学中的应用，精通MATLAB、Python、SAS等统计软件，热衷于数据分析和数据挖掘工作，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》。 前言为什么写作本书作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。而Python在1991年诞生，目前已成为非常受欢迎的动态编程语言，由于拥有海量的库，所以Python在各个领域都有广泛应用，在量化投资界采用Python进行科学计算、量化投资的势头也越来越猛。目前各种在线策略编程平台都支持Python语言，例如优矿、米筐、聚宽等，这也是我们选择Python进行量化投资的原因。目前市场上关于Python与量化投资的图书不少，但仔细研究后不难发现，很多图书都是顶着量化投资的噱头在讲Python的语言基础，其能提供的策略有限，并且大部分不提供回测平台，此类书籍中的策略往往为涨停股票可以买入、跌停股票可以卖出、停牌也可以交易，等等，这大大违背了A股市场的交易等

驾驭数据洪流，解锁投资智慧：一本关于数据分析在现代金融决策中应用的深度解析 本书旨在为那些渴望在瞬息万变的金融市场中找到制胜之道，并寻求将前沿数据科学技术应用于投资实践的读者提供一份详尽的指南。我们并非聚焦于某个特定的编程语言或技术框架，而是着眼于更宏观、更普适的理念——如何利用数据分析的强大力量，洞察市场趋势，优化投资组合，并最终实现更智能、更科学的资产配置。 在这个信息爆炸的时代，金融市场的复杂性与日俱增，传统的投资逻辑和经验法则已显得力不从心。每日涌现的海量数据，从宏观经济指标、上市公司财报，到社交媒体情绪、新闻报道，再到高频交易数据，它们共同构成了市场的脉搏。精准地捕捉、理解并从中提炼出有价值的信号，是现代投资者面临的核心挑战。本书正是为了应对这一挑战而生，它将带您深入探索数据分析在金融投资领域的深度应用，揭示其如何成为驱动投资决策的强大引擎。 我们首先将从数据思维的培养入手。 许多读者可能已经接触过一些数据分析工具或方法，但对如何将这些工具与投资策略有机结合仍感到迷茫。本书将引导您建立一种全新的数据驱动的投资观，理解数据并非仅仅是数字的堆砌，而是蕴含着市场逻辑、行为模式和潜在机会的信息载体。我们将讨论如何识别关键数据源，如何批判性地评估数据的质量与可靠性，以及如何构建一个系统性的数据分析框架，使其能够贯穿于投资研究、策略构建、风险管理和绩效评估的整个生命周期。 接着，我们将深入剖析数据分析在投资决策流程中的关键环节。 市场洞察与信号提取： 市场并非随机波动，其背后往往存在着可识别的模式和驱动因素。本书将介绍多种先进的数据分析技术，用于识别市场的潜在趋势、周期性变化以及非线性的联动关系。我们将探讨如何利用时间序列分析、因子模型、相关性分析等方法，从看似杂乱的数据中提取出有意义的投资信号。例如，我们可能通过分析宏观经济数据与特定资产价格之间的滞后关系，来预测未来的市场走势；或者通过挖掘市场参与者的情绪指标，来捕捉短期交易机会。 资产定价与估值模型的构建： 价值投资的基石在于对资产内在价值的准确评估。本书将带领读者探索如何利用定量模型，基于丰富的财务数据、行业数据乃至另类数据，来构建更精确、更动态的资产定价模型。我们将讨论不同估值方法的优缺点，以及如何通过数据分析来验证和优化这些模型，从而更科学地判断资产是被低估还是被高估。这可能涉及到对公司盈利能力、现金流、增长潜力等关键指标的量化分析，以及对市场风险溢价的精细度量。 投资组合构建与优化： “不要把所有的鸡蛋放在同一个篮子里”是投资的基本原则，但如何科学地构建和优化投资组合，以在承担可接受风险的前提下最大化回报，则是艺术与科学的结合。本书将详细介绍现代投资组合理论（MPT）的精髓，并在此基础上，探讨如何利用大数据和先进的优化算法，实现更有效的资产配置。我们将讨论如何量化不同资产之间的相关性，如何通过均值-方差优化、风险平价等方法来构建多样化的投资组合，以及如何根据市场变化和投资目标动态调整组合权重。 风险管理与异常事件应对： 金融市场的风险无处不在，从市场风险、信用风险到流动性风险，任何一个环节的疏忽都可能导致巨大的损失。本书将强调数据分析在风险管理中的核心作用。我们将介绍如何利用VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）等度量指标，量化投资组合的潜在损失；如何通过情景分析和压力测试，模拟极端市场环境下的资产表现；以及如何利用数据挖掘技术，提前识别潜在的黑天鹅事件或市场异常信号，从而及时采取应对措施，保护投资免受不必要的损害。 量化策略的设计与回测： 许多读者对“量化投资”的兴趣，很大程度上源于其对可量化、可验证的交易策略的追求。本书将从策略的源头出发，探讨如何基于数据分析的洞察，设计出清晰、可执行的交易规则。我们将详细介绍策略回测的重要性，以及如何进行严谨的回测以评估策略的有效性、鲁棒性和盈利能力。这包括如何选择合适的回测数据集，如何避免引入数据污染和过度拟合，以及如何对回测结果进行深入的解读和分析，为实盘交易提供坚实的基础。 在技术工具的探讨上，本书采取一种开放和通用的视角。 我们不会局限于介绍某一特定编程语言的语法细节，而是强调理解不同工具的适用场景和核心功能。读者将了解到，无论您选择何种工具，其核心在于您对数据分析逻辑的掌握和应用。我们将概述一些在金融领域广泛应用的分析工具和技术，例如统计建模、机器学习算法（如回归、分类、聚㚐、时间序列模型、神经网络等）、自然语言处理（NLP）用于文本数据分析，以及数据可视化技术等。这些工具将作为您实现上述数据分析目标的强大助手。 本书的最终目标，是帮助您建立一套完整的、可持续的、数据驱动的投资决策体系。 我们希望读者在阅读本书后，不仅能够掌握一系列强大的数据分析工具和方法，更重要的是，能够培养出一种基于数据、逻辑严谨、风险可控的投资思维方式。在快速变化的金融市场中，这种能力将是您保持竞争优势、实现长期稳健回报的宝贵财富。 无论您是资深交易员、基金经理，还是对金融市场充满热情并希望掌握最新分析技能的个人投资者，抑或是正在金融科技领域探索的学生和研究者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的指导，帮助您在数据洪流中找到属于自己的投资智慧。让我们一同踏上这场数据与金融交织的探索之旅，解锁投资的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，对于我这种非科班出身、自学成才的交易者来说，简直是一场及时雨。我之前尝试过一些投资书籍，但很多都停留在理论层面，或者过于依赖某种特定的交易软件，缺乏通用性和可操作性。而《Python与量化投资》这本书，则以Python这门通用性极强的编程语言为载体，将复杂的量化投资理念变得触手可及。我尤其欣赏书中对于策略开发过程的细致讲解，它不仅仅是提供了一个框架，更是教会了如何去思考一个策略的生命周期：从数据获取、信号生成、风险控制，到回测验证和实盘部署。书中的代码示例，清晰明了，而且很多都可以直接拿来应用于实际操作。我尝试着根据书中的思路，结合自己的交易经验，开发了一些简单的策略，并进行了回测，感觉比以往的交易方式更加理性、高效。这本书让我看到了将技术与金融知识相结合的强大力量，也让我对未来的投资之路有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融市场抱有浓厚兴趣的在校学生，课余时间总是喜欢钻研各种投资理论。接触到《Python与量化投资》这本书，纯粹是偶然，但却彻底改变了我对投资的看法。在此之前，我所理解的投资，更多的是基于基本面分析和技术指标的经验判断，效率不高，而且容易受到情绪的影响。而这本书则让我看到了另一种可能性——利用编程的力量，将投资策略自动化、系统化，从而提升决策的客观性和执行的纪律性。书中的讲解方式，就像一位经验丰富的导师，循序渐进地带领我从Python语言的入门，到理解量化投资的基本概念，再到实际应用。我特别喜欢其中关于数据爬取和处理的部分，它让我能轻松获取到海量的市场数据，这在以前是难以想象的。接着，通过Python的强大库，我可以进行各种统计分析、回测，甚至构建出能够自动执行交易的程序。这本书不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“怎么做”，让我从一个被动的市场观察者，变成了一个能够主动构建自己投资体系的参与者。

评分☆☆☆☆☆

作为一个有一定编程基础，但对金融市场了解不深的技术爱好者，《Python与量化投资》这本书简直是为我量身定做的。我一直对算法交易很感兴趣，但苦于缺乏金融领域的知识。这本书恰好弥补了这一鸿沟。它没有回避技术实现上的细节，而是深入浅出地介绍了如何利用Python的各种库，比如Pandas、NumPy、Matplotlib等，来处理金融时间序列数据，可视化市场走势，以及进行回测和优化交易策略。让我印象深刻的是，书中关于策略构建的章节，不仅仅是罗列了一些现成的模型，而是教会了读者如何思考策略的逻辑，如何根据市场特点来设计和调整策略。我尝试着书中介绍的一些策略，并通过实际数据进行了回测，结果令人鼓舞。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地激发了我继续深入研究量化投资的兴趣。这本书不仅拓展了我的技术应用领域，更让我看到了技术在金融领域巨大的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，可以说是为我这种在金融市场摸爬滚打多年，却一直被复杂模型和枯燥代码搞得焦头烂额的交易者，打开了一扇新世界的大门。我一直觉得，量化投资就应该是冰冷、严谨的数字游戏，需要深厚的数理功底和对编程语言的极致驾驭。然而，这本书以一种非常平易近人的方式，将Python的强大能力与投资策略巧妙地融合在一起。一开始，我抱着试试看的心态，毕竟市面上关于量化投资的书籍汗牛充栋，但真正能让我产生共鸣的却寥寥无几。这本书让我惊喜的是，它并没有一上来就抛出晦涩难懂的数学公式，而是从Python的基础知识讲起，一步步引导我如何利用这个工具去处理金融数据，进行数据分析，甚至构建简单的交易模型。书中的代码示例清晰易懂，而且非常实用，我几乎是边学边练，很快就找到了编写自己第一个量化策略的感觉。它让我意识到，原来量化投资并非遥不可及，也不是只有那些高高在上的金融工程师才能掌握的技能，普通投资者只要掌握了正确的工具和方法，也完全可以驾驭。

评分☆☆☆☆☆

阅读《Python与量化投资》的整个过程，就像是经历了一场由浅入深、由点及面的认知升级。之前，我总觉得量化投资是高不可攀的，需要专业的金融背景和顶尖的编程技能。然而，这本书却打破了我的固有印象。它以一种非常友好的姿态，引领我一步步探索Python在量化投资领域的应用。从基础的数据处理，到复杂的策略回测，再到风险管理，书中几乎涵盖了量化投资的各个关键环节。我特别喜欢书中关于如何利用Python进行金融数据可视化和分析的部分，它让我能够直观地理解市场波动，发现隐藏的规律。而且，书中提供的代码片段，不仅易于理解，还具有很高的复用性，大大缩短了我从构思到实现策略的时间。这本书让我看到了，原来通过学习和实践，普通人也可以构建属于自己的量化交易系统，实现更加理性和高效的投资。它不仅仅是一本书，更是我迈向量化投资世界的一把金钥匙。